Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior AI Engineer (Product Neuro Forge Team)
Оценка ИИОтличное предложение от прозрачной и быстрорастущей компании с подтвержденной выручкой. Удаленный формат работы в ЕС и работа с передовым стеком (LLM, RAG) делают вакансию крайне привлекательной для Senior специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубокому практическому опыту (5+ лет в разработке и 3+ в ML) и необходимостью владения специфическим стеком (RAG, PEFT, asyncio). Роль предполагает полный цикл ответственности от исследования до мониторинга в продакшене.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior AI Engineer в Европе рыночный диапазон составляет от 80,000 до 120,000 евро в год. Учитывая статус быстрорастущей компании, можно ожидать предложения в верхней границе рынка или наличие опционной программы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в appfollow уже сейчас
Присоединяйтесь к быстрорастущей компании из рейтинга FT и создавайте передовые AI-решения для миллионов пользователей!
Описание вакансии
Откликнуться в AppFollow
*🤩* Удалённо, ЕС
*📸 Платформа для управления отзывами и ASO мобильных приложений с AI-автоматизацией пользовательской обратной связи*
*🤩* Основатель — Анатолий Шарифулин
*🤩* Выручка $19 млн за 2024 год
*🤩* №902 в рейтинге FT Europe's Fastest-Growing Companies (2025)
Задачи:
• Вести AI/ML-функции от исследования и прототипа до production, мониторинга и итераций;
• Разрабатывать LLM-функции для категоризации, суммаризации, ответов на отзывы и semantic search;
• Строить pipelines для обучения, fine-tuning и оценки качества моделей;
• Развивать RAG и semantic search: embeddings, vector storage и качество retrieval.
*🕸 Требования:*
• 5+ лет разработки ПО и уверенный production Python, включая asyncio;
• 3+ лет практического ML/NLP-опыта с моделями, выведенными в production;
• Опыт prompt engineering, RAG, fine-tuning open-source LLM и работы с коммерческими API;
• Уверенное владение PyTorch и Hugging Face ecosystem, включая transformers, datasets и PEFT.
Откликнуться: Откликнуться
*🚀* Offer Inside
#ai #python #senior #product #engineer #team
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- LLM
- Transformers
- RAG
- Prompt Engineering
- NLP
- Semantic Search
- Hugging Face
- asyncio
- ML
- PEFT
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта оптимизации LLM для реальных задач.
Расскажите о вашем опыте применения PEFT и квантования при выводе open-source моделей в продакшн. С какими трейд-оффами вы сталкивались?
Оценка навыков построения сложных систем поиска информации.
Как вы оцениваете качество retrieval в ваших RAG-системах? Какие метрики и инструменты используете для борьбы с галлюцинациями?
Проверка владения асинхронным программированием в контексте ML-сервисов.
В каких случаях в AI-сервисах на Python критически важно использование asyncio, и как вы обрабатываете блокирующие операции при работе с тяжелыми моделями?
Оценка продуктового мышления инженера.
Как вы подходите к итеративному улучшению модели на основе фидбека пользователей после того, как функция уже запущена в продакшн?
Проверка навыков работы с векторными данными.
